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Título: Análise de um sistema de recomendação de restaurantes sensível ao contexto sobre o grau de satisfação dos usuários
Autor: Melo Filho, Carlos Olimpio Rodrigues de
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/6986499479035317
Orientador: Silva, Douglas Véras e
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/2969243668455081
Palavras-chave: Algoritmos computacionais;Sistemas de recomendação (filtragem de informações);Aplicativos móveis
Data do documento: 1-Set-2023
Citação: MELO FILHO, Carlos Olimpio Rodrigues de. Análise de um sistema de recomendação de restaurantes sensível ao contexto sobre o grau de satisfação dos usuários. 2023. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.
Abstract: Popular applications of recommender systems can be found in many areas. In the food business, platforms such as TripAdvisor stand out for suggesting specialized restaurant recommendations based on various types of relevant information, such as reviews from other users for the menu, atmosphere and recommendations for the closest restaurants are some of the specialties of these platforms. With the possibility of using new data sensitive to the user’s context, the main objective of this work is to evaluate the usage of the reason of going to the restaurant to reorganize the final restaurants recommendation through a context-based post-filtering. To achieve the goal, a mobile application was developed, the SR Recife Restaurants, to assess the degree of satisfaction of real users to the recommended restaurants, an online evaluation approach, using questionnaires, was used. When carrying out the experiment with 15 users, it was possible to notice an increase of 26.67% in the degree of satisfaction of the top-5 first recommendations when using the trip type to the restaurant as context data for the post-filtering phase.
Resumo: Aplicações populares de sistemas de recomendação podem ser encontradas em diversas áreas. No ramo de alimentação, plataformas como o TripAdvisor se destacam por sugerir recomendações de restaurantes especializadas baseadas em vários tipos de informações relevantes como avaliações de outros usuários para o cardápio, ambiente e recomendações de restaurantes mais próximos são algumas das especialidades dessas plataformas. Com a possibilidade de utilização de novos dados sensíveis ao contexto do usuário, este trabalho tem como principal objetivo avaliar o uso do motivo de ida ao restaurante para reorganizar a recomendação final de restaurantes através de uma pós-filtragem baseada em contexto. Para concretizar o objetivo foi desenvolvida uma aplicação móvel, o SR Recife Restaurants, onde para avaliar o grau de satisfação de usuários reais em relação aos restaurantes recomendados, uma abordagem de avaliação online, utilizando questionários, foi utilizada. Ao realizar o experimento com 15 usuários foi possível notar um aumento de 26,67% no grau de satisfação das top-5 primeiras recomendações ao utilizar o tipo de ida ao restaurante como dado de contexto para a fase de pós-filtragem.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5424
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